• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.327-333
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• 2022

차원 축소를 위한 통계적 방법중에 주성분분석이 가장 널리 사용되고 있으나 주성분 분석의 여러 가지 장점에도 불구하고 이상치에 매우 민감하여 이를 강건화 하기 위한 여러 가지 방법이 제시되었다. 그 중에서도 Candès 등 (2011)과 Chandrasekaran 등 (2011)이 제안한 강건 주성분분석이 계산 가능하며 가장 효율적인 방법으로 알려져 있으며 최근 비디오 감시, 안면인식 등의 인공지능분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 강건 주성준 분석의 개념과 최근 제안된 가장 효율적인 알고리즘을 소개한다. 아울러 실제 자료에 근거한 예제를 소개하고 향후 연구분야도 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.111-117
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• 2008

본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.60-65
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• 2016

본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S², 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S² × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S² × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.336-343
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• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.355-360
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• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2671-2673
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• 2002

본 논문에서는 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 결과로부터 기존의 GBD 알고리즘에 비하여 상대적 식별이 더 용이함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.82-89
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• 2006

장문기반의 인식시스템은 생체인식 시스템의 새로운 방법으로 대두되어 지고 있으며 현재 많은 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 비록 많은 장문 인식 알고리즘이 만들어지고 있지만 장문을 효과적으로 분류하는 방법에 대한 연구는 아직까지 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 특징벡터의 차원축소를 이용한 주성분 분석법(PCA)을 기초로 한 장문 분류 및 인식 방법을 제안하였다. 그리고 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 장문획득 장치를 사용하여 135dpi 장문이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 장문인식 알고리즘은 장문획득 장치, 데이터베이스 생성 그리고 장문인식 알고리즘으로 구성되어 있다. 장문인식 단계는 2회로 제한하였으며, 그 결과 GAR 및 FAR이 각각 98.5%, 0.036%의 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.275-279
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• 2013

최근 멀티미디어 정보가 보편화됨에 따라 인터넷에서 이미지를 기반으로 정보를 검색하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 이미지에는 다양한 패턴이 포함되어 있기 때문에 정확하게 원하는 이미지를 찾는 것은 아직 어려움이 많다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품검색을 효율적으로 할 수 있는 이미지 기반 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 이미지 검색을 위한 특징을 추출하고, PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 키포인트의 매칭을 반복하여 누적 후 사용자가 원하는 상품을 찾아준다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 다양한 패턴의 상품 이미지를 이용하여 기존 SIFT, PCA-SIFT 방법과 제안된 방법을 비교한 결과, 상표가 포함되지 않은 이미지의 경우 제안방법이 가장 높은 변별력을 보였으며, 효과적인 이미지 검색의 가능성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.820-828
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• 2013

영상에서 임의의 점에 대한 고유한 특징을 계산하는 알고리즘은 파노라마 영상의 제작, 스테레오 영상의 획득, 물체 인식, 이미지 분석 등에 다양하게 사용되는 중요한 요소이다. 일반적으로 어떤 점의 특징은 스칼라 형태가 아닌 벡터형태로 나타나게 되는데, 무수히 많은 특징 점들을 서로 비교하는 작업은 매우 많은 계산량을 요구한다. 본 연구에서는 영상의 특징점 계산에 SURF(speeded up robust features)를 이용하였고, 이미지로부터 추출된 특징을 PCA(principal component analysis)기법을 이용하여 벡터의 차원을 축소하여 연결리스트 자료구조에 정렬한 다음 특징을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 특징의 비교 방법을 적용할 경우 기존 방법의 매칭 정확도는 유지한 상태에서 계산시간을 줄일 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.